基于模糊综合函数的飞行计划与雷达航迹关联

文章针对飞行计划航迹准确推算的困难和传统飞行计划关联算法的缺陷,利用飞行计划、起飞报、位置报等报文较为准确的推算出计划航迹,并根据关联特点,运用模糊综合函数航迹关联算法的思想,建立了仿真模型,解决了关联问题。仿真结果验证了该算法的科学性、可行性。     

关联规则挖掘在研究生个人学习计划制定中的应用

介绍了关联规则挖掘算法Apriori及其在研究生专业课程间的关联规则发现中的应用，所发现的规则用于辅助新研究生进行个人学习计划制定。可减少研究生在个人学习计划制定中的盲目性，提高所选课程与学科专业研究方向的吻合度。     

股份制、合作制、与股份合作制

本文通过对股份制、合作制的分析，总结出股份合作制的制度特机     

新时代高职院校培育“航海工匠”的实践探索

文中从"四个维度"构建航运文化协同育人模式,积极开展航运文化特色品牌活动、打造航运文化共享平台、建立校际师生协同交流平台、建立校内外实践基地、建立常态化校友协同交流平台、开设航运文化类通识课程等项目,实践探索培育"航海工匠"。通过实践研究,旨在解决当前我国航运类人才培养上面临的问题,为航海类高职院校培养"有技能、有文化"的"航海工匠"提供经验借鉴。     

考虑公交自行车的多层次公交协同调度研究

利用自行车实现公交线路之间换乘,可以有效扩大公交线路换乘范围. 实现不同层次公交线路间协同调度,可促进综合公交体系整体效益的发挥. 本文研究了考虑自行车换乘的、不同层次公交线路的协同调度问题,以乘客在线路间换乘的加权等待时间最小为优化目标,建立了相应的协同调度模型,基于遗传算法进行求解. 选取不同层次的实际公交线路,对所提协同调度模型进行仿真验证. 研究表明,所构建的协同调度模型及求解结果,能够有效缩短乘客在不同层次线路间换乘的等待时间.     

大学英语教师课堂行为探究

大学英语教师的教育教学行为直接影响到大学英语教学成果的好坏。通过调查访谈,查明大学英语教师课堂行为存在的问题,并提出一系列改进的途径,实现多样化教学。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制,将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程,将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程,提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法;利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性,动态精准地量化解析上下游交通耦合关系;在此基础上建立了分层动态决策框架,在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响,解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系;设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法,并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明: 相较于传统协同控制方法,群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求,在交通效率和稳定性上具有显著优势,在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上;在路网交通饱和度较高的情况下, 群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%,控制优势更加明显;由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出,可降低路网最大排队长度超40%,有效规避路网溢流风险;通过对群体决策协同控制模型的分布式求解,可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s,具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化,很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态,模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进;其次,以滞站点为博弈人,以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数,构建合作博弈,分析滞站点的单独和联合控制效果,并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制,能够有效防治公交串车. 最后,通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明,模型能有效降低公交车头时距波动,减少公交串车率,最终减少乘客平均候车时间.